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支持向量机高阶累积量AR模型的筛分效率研究
支持向量机高阶累积量AR模型的筛分效率研究
来源 :中国机械工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:afanti76
【摘 要】
:
利用采集的概率筛筛分作业时主筛体的振动信号,建立高阶累积量AR模型。将AR模型系数作为LS-SVM模型的输入变量,建立LS-SVM筛分效率预测模型。将AR模型与LS-SVM结合实现对概率
【作 者】
:
施政中
黄宜坚
【机 构】
:
华侨大学
【出 处】
:
中国机械工程
【发表日期】
:
2011年16期
【关键词】
:
概率筛
筛分效率
高阶累积量
AR模型
最小二乘支持向量机
probability sieve
screen efficiency
high-order c
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利用采集的概率筛筛分作业时主筛体的振动信号,建立高阶累积量AR模型。将AR模型系数作为LS-SVM模型的输入变量,建立LS-SVM筛分效率预测模型。将AR模型与LS-SVM结合实现对概率筛筛分性能的实时监测。
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